論文・プレプリント

Ana D. Anufrijev

2024〜2025年の最新文献を対象に、ESG報告へのAI応用の便益・課題・リスクをレビューした論文。AIはESG情報の正確性・網羅性・適時性を高め、コンプライアンスコストを削減し規制整合を促進する一方、モデルの不透明性、バイアス、入力データ品質のばらつき、AIによるグリーンウォッシング、プライバシー、基準の分断といったリスクを特定。データガバナンスや監査可能性、モデル文書化、バイアス管理のベストプラクティスを整理し、ESG報告における…

(著者不明)

デジタルイノベーションと企業サステナビリティの関係を扱った近年の実証研究231本を抽出し、基準適用後49本を統合した体系的レビュー。デジタルトランスフォーメーション、AI、デジタル会計、サプライチェーン・デジタル化など多様な形態がESGパフォーマンスやサステナビリティ効率に正の影響を与える傾向を示す。ただし効果は自動的・線形ではなく、グリーンイノベーションや情報透明性などの媒介機構と、デジタル成熟度や制度品質などの境界条件に依存する。

Yueh-Cheng Huang

台湾上場企業150社の中国語サステナビリティ報告書443件（52,568ページ、写真17,450枚）を対象に、本文の主張と写真が実際に整合するかを4段階（証拠・挿絵・パッケージング・無関係）で測定するデータセットとコードを公開。写真が主張を直接描写し、社名・イベント名・年・ロゴ等で企業や出来事に紐づく場合のみ「証拠」と判定する。抽出・注釈・結果・設定を来歴付きで再現可能な形で提供する。

Sanoh Yusuf

本論文はテキストマイニング手法を用いて、不確実性下での気候移行リスクを日本株式市場のデータから分析する。企業開示テキストから移行リスク情報を抽出し、市場評価との関係を実証的に検証する研究とみられる。AI技術を気候ファイナンス・リスク評価に応用する点が特徴的である。

Pothin, Florian, Rondeau, Fabien, Razafindrabe, Tovonony +1

本パッケージは、CDP開示における企業のScope 3報告を15カテゴリ別に補正する研究の再現コードと集計結果を提供する。各報告を活動除外・境界不完全・適正開示に分類し、勾配ブースティングモデルで欠損規模を推計、報告値にアンカーした上限の下で補正フットプリントを再構成する。対象は2013〜2023年の13,675社・40,037社年。コードはMIT、集計結果はCC BY 4.0で公開され、原データは非再配布。

Bastida Vialcanet, Ramon, Palau-Pinyana, Erola, Marti-Ochoa, Julia

本論文はESRS E1（気候変動）から導出した財務関連65データポイントのコーディング指標と、LLM支援による企業報告書分析用の項目別プロンプトを公開する。ガバナンス、移行計画、IRO、気候行動、GHG排出、内部炭素価格、予想財務影響の7次元をカバーし、気候開示と財務情報の接続性を評価する。金額項目は二値、叙述項目は三段階で採点し、透明で再現可能な適用を支援する方法論的資源である。

Mohamad Faidullah, Abu Bakar

サステナビリティ保証の現場にエージェント型AIが導入される中で、監査の責任主体は誰かを問う批判的レビュー。AIエージェントが判断・証拠収集に関与する際の説明責任・ガバナンスの空白を整理し、保証の信頼性をどう担保するかを論じる。

Kannat Na Bangchang

タイ証券取引所上場企業を対象に、カーボンクレジット保険の購入確率を規定する財務・環境要因を2022〜2024年の企業データで分析。ロジスティック回帰とランダムフォレストを併用し、従業員当たりGHG排出量や資産当たり炭素強度といった環境変数が購入判断の予測で高い重要度を持つことを示した。ランダムフォレストは精度75%、AUC0.8466と回帰モデルを上回り、炭素関連金融商品の設計に実証的示唆を与える。

Di Sha, Arne Johannssen, Yong Liu +2

本論文はLLMとTransformer、Kolmogorov-Arnoldネットワーク（KAN）を組み合わせ、炭素価格の予測と取引意思決定を支援するハイブリッド枠組みを提案する。炭素市場の価格変動を高精度に捉え、ETS参加企業や金融機関の取引判断に資することを狙う。AI手法を炭素価格というGX中核課題へ応用した点が特徴。

Shuai Lu, Qiangqiang Tao, Li Wang +4

生産・消費システムの持続可能性評価に、人間が検証可能なAI（human-auditable AI）を適用する手法を提示する研究。世界銀行のプロジェクトポートフォリオを対象に、循環性と脱炭素の観点から実証的なエビデンスを示す。AIによる評価の透明性・監査可能性を重視する点が特徴で、ESG評価や開示の信頼性確保に資する。

Dami Moon, Sumiaki Kusahata, Yoshihiro Kawahara

本研究は、C2Cプラットフォーム上の非構造化UGCからVision-Language Modelを用いて素材組成やサイズなどの製品属性を抽出し、製品別GHG排出量を自動算出する手法を提案・検証した。3,500件のアパレル出品に適用し、サイズ抽出92.3%、素材組成81.6%の精度を達成、平均排出量は11.9 kg-CO2eq/点と算出された。素材選択の影響を可視化し、EUのデジタル製品パスポート（DPP）等の政策に対応する情報透明性向上…

Khurram Ashfaq, Kainat, Nasir Abbas* +1

サステナビリティ報告コンプライアンスとAIの知的活用能力が企業業績に与える影響を、CSRパフォーマンスの媒介とAI統合型リーダーシップの調整効果を通じて検証した研究。PLS-SEMによる356件の分析から、報告コンプライアンスとAI能力はいずれもCSRパフォーマンスを高め、CSRパフォーマンスが企業業績を押し上げることが示された。さらにAI支援型リーダーシップがこれらの関係を強める調整効果を持つことを明らかにし、報告プロセス・AIツール…

Chenyue Xia, Yinliang Xu, Hongbin Sun

大規模言語モデル（LLM）とマルチエージェント強化学習を組み合わせ、配電網の制約を考慮しつつデータセンターの電力消費を低炭素化するスケジューリング手法を提案する研究。計算負荷の時間的・空間的な柔軟性を活用し、再生可能エネルギー比率の高い時間帯への負荷シフトや系統制約の遵守を両立させる狙いがある。AI手法と脱炭素運用の接点を示す実証的アプローチ。

Dingyao Yu, Huali Cai, 李洪涛 +6

グリーンフライトをサービスシステムとして捉え、中国民航局の苦情1161件をWord2VecとSTMで分析した研究。参加障壁として選択制限、情報開示不足、規則と旅客権益の不均衡、報酬未履行などを特定し、硬直した規則が最大の課題と示す。低炭素サービスの定着は環境意欲だけでなく、参加コストと不確実性の低減にかかっていると論じる。

Kuldeep Singh Kaswan, Avadhesh Kumar, Praveena Nair Rajendra +1

AIシステム自体の炭素・エネルギー・水フットプリントをライフサイクル視点で最適化する枠組みを提案する研究。AIの環境負荷を評価・削減する「インテリジェンス」手法に焦点を当てる。要旨未取得のため詳細は限定的だが、AI×環境評価の交差領域に位置づけられる。

Jan Saro, Miroslav Pavelka, Jiří Pilný

本論文は、IPCC Tier-2準拠の排出算定、削減シナリオ評価、経済性スクリーニング、補助金申請書ドラフト生成を統合したAI支援フレームワーク「FarmCarbon AI」を提示する。中欧8カ国の合成農場プロファイル100件で評価し、想定条件下で8〜19%の排出削減を試算した。LLMは数値計算ではなく根拠に基づく説明と文書作成に限定しており、実測データでの検証課題を明示している。

Pragyan Kumar, Mannan Jain, C. M. Sharma

本論文は、学生の睡眠・食事・運動・学習・スクリーンタイムを統合管理しつつ、移動・食・電力の炭素排出を可視化するモバイルアプリEcoLifeを提案する。教師あり機械学習とルールベース推薦を組み合わせたAI個別化エンジンと、健康的・環境配慮行動にポイントを付与するゲーミフィケーションを特徴とする。設計段階であり実験結果は未提示だが、要件・アーキテクチャ・炭素会計モデル・MLパイプライン・プライバシー配慮・実装計画を体系的に示す。

Sanjit Kumar Dash, Subhankar Poddar, Mohammed Altaf Ahmed +1

本論文は、LLMの膨大な計算需要に伴う炭素排出を削減するCarbonBalanceフレームワークを提案する。LightGBMとProphetで電力グリッドの炭素強度を予測し、最適化スケジューラで非緊急AIタスクを炭素強度の低い時間・場所へ誘導する。評価では炭素排出を41.6%削減しつつ、重要タスクの遅延はゼロを維持した。

San Arca

本研究はFama-French5ファクターモデルに炭素強度を表すBMGファクターを加え、米国株のリターンと炭素リスクの関係を検証した。時系列回帰・GRS検定・Fama-MacBeth検定に加え、XGBoostとSHAPを用いてBMGファクターの寄与を解釈する。FF5+モデルは5つのポートフォリオ分類のうち4つでGRS p値を改善し、炭素リスクは特に鉱業・石油ガス採掘など炭素関連セクターで追加的な説明力を持つことが示された。

Shukla Parul, Jackson Simango Magoge, I. B. Chatterjee +2

AIのエネルギー消費・炭素排出・水使用・電子廃棄物などの環境負荷が法規制に十分組み込まれていないと指摘。ブラウン・ワイスの世代間衡平（選択・品質・アクセスの保全）を応用し、FLOPs/タスク、学習・推論あたりのCO2e、WUE、再エネ比率、ハード炭素、e-waste行き先などの指標からなる「世代間グリーンAI説明責任フレームワーク」を構築。モデル単位の環境開示、ライフサイクル評価、環境モデルカード、独立監査、持続可能な公共調達、衡平な国…